Train y test árbol de regresión usando 'rpart'
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 | rt_rpart(
a_predecir,
positivo,
complejidad,
n_split,
nodo_min,
profundidad_max,
entrenamiento,
evaluacion,
n_cv = 0,
salida_csv = "~/rt_rpart.csv",
ver_ganancia = T,
kagglecsv = T,
devolver_modelo = F
)
|
a_predecir |
string con la variable a predecir -en función del resto de las variables- |
positivo |
string con el valor positivo de la variable a predecir |
complejidad |
complejidad utilizada para partir los nodos |
n_split |
numero de variables posible a dividir en cada nodo |
nodo_min |
tamaño minimo del nodo |
profundidad_max |
profundidad máxima de los árboles |
entrenamiento |
dataset de entrenamiento |
evaluacion |
dataset de evaluación |
n_cv |
número de veces a realizar cross validation |
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